多變量線性回歸大家好，
我正在使用來自全球 50 個國家/地區的數據為結果 A 建立多元線性回歸模型。
我有關於所有 50 個國家和每個國家 20 年的結果 A 的數據。
總的來說，我有大約 1000 個不同的 A 值。 對於建議的預測變量，我也有相同的。
但鑑於每個國家都有自己的特點，我不喜歡將每個價值分開處理。
有沒有辦法調整模型以考慮每個國家/地區有 20 個值並為此進行調整？
分析回复：多變量線性回歸你好，
冒著過於簡單化的風險，您是否考慮過如下構建模型（在“擬合模型”平台中）：
是的：一個
效果：
國家（名義）
年份（連續）
國家 x 年（即交互）
如果您正在尋找更複雜的東西，請告訴我們。
最好的，
TS
回复：多變量線性回歸非常感謝您的解釋。
我想更多地解釋情況以避免任何混淆。
國家變量我有 50 個條目
結果 (A) 我有連續變量（每個國家 20 列）
預測變量 (B) 我有的連續變量（每個國家/地區 20 列）
預測變量 (C) 我有的連續變量（每個國家/地區 20 列）
預測變量 (D) 我有的連續變量（每個國家/地區 20 列）
因此，我總共有 1000 個結果/預測變量條目
下面的照片解釋了我的數據是如何收集的。 我沒有包括每個人的 20 年。
鑑於每個國家/地區都有 20 個遵循特定增長的價值觀，您能否解釋一下我應該如何調整？ 考慮到這一點，我們為每個變量設置了 1000 個不同的值。
那麼我們如何描述調整後的模型呢？
回复：多變量線性回歸你好，
首先，我建議通過運行 JMP 文檔和示例數據中包含的示例來探索擬合模型平台。
其次，如果我正確理解您的問題，假設預測變量 B、C 和 D 是獨立的（表 > 堆棧 > 多個系列堆棧），您需要將列堆疊成組，其中一列用於結果，一列用於每個預測器.
您的模型將至少是：
Y：結果 A
效果：
根據您從模型中提出的問題，您可能還需要考慮預測變量和國家/地區之間的交互作用。
最好的，
TS
回复：多變量線性回歸非常感謝您提供的信息豐富的解釋。
只是最後一個問題？我是否必須對擬合模型進行任何調整以顯示每個國家/地區 20 年內的 20 個結果或預測變量是相關的？一起分析所有國家時
換句話說... 如果我只做一個國家，那麼每個國家的一列將是如此簡單的模型，
但是由於我多年來將所有國家放在一起，我覺得需要更複雜的措施，請您提供建議嗎？
